Mudanças entre as edições de "Respire"

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|  2 || 15/08 || Propriedades da PMF. Algumas distribuições de probabilidade discretas. [O]. || Yates, Sec. 2.3
 
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|  3 || 19/08 || Variáveis aleatórias contínuas. Função densidade de probabilidade (PDF). Propriedades da PDF.  Algumas distribuições de probabilidade contínuas. || Yates, Sec. 3.2, 3.4.
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|  4 || 26/08 || [O]. Função de distribuição acumulada (CDF). || Yates, Sec. 2.4, 3.1.
 
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|  7 || 09/09 || PDF condicional. [O]. Variáveis aleatórias independentes. || Yates, Sec. 2.9, 3.8, 4.8 a 4.10.
 
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|  8 || 12/09 || Valor esperado. Teorema fundamental do valor esperado. Propriedades do valor esperado. Média, variância, desvio padrão. || Yates, Sec. 2.5, 2.7, 2.8, 3.3.
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|  9 || 16/09 || Covariância e correlação. [O]. || Yates, Sec. 4.7.
 
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| 22 || 18/11 || '''Prova #1.2.''' ||
 
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| 23 || 21/11 || Processos ESA. Função autocorrelação e densidade espectral de potência de processos ESA. Teorema de Wiener–Khinchine. || Yates, Sec. 11.5.
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| 24 || 25/11 || ''Sem aula devido ao Movimento de Ocupação.'' ||  
 
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| 26 || 02/12 || Processos estocásticos gaussianos. || Yates, Sec. 10.12, Albuquerque, Sec. 7.11.
 
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| 27 || 05/12 || Cadeias de Markov. Introdução. Definição. Exemplos. Comportamento assintótico de cadeias de Markov. || Yates, Sec. 12.1 a 12.3. Grinstead, Sec. 11.1, 11.2.
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Edição das 09h58min de 18 de junho de 2020

Cronograma
Atividade 20-30 Maio 1-10 Jun 11-20 Jun 21-30 Jun 1-10 Jul 11-20 Jul 21-30 Jul 1-10 Ago 11-20 Ago 21-30 Ago
Pesquisa sensores e placas
Compra sensores e placas
Teste sensores
Escolha dos sensores para protótipo
Definição de case para abrigar os sensores
Semestre 2015-2 - Profs. Deise Monquelate Arndt e Roberto Nóbrega
Aula Data Horas Conteúdo Recursos
1 5/10 2 Introdução à disciplina.
2 8/10 2 Tutorial MATLAB.
3 14/10 2 Largura de banda. Filtros ideais. Quantização.
TOTAL 84

Aulas

N Dia Desenvolvimento Leitura recomendada
1 12/08 Plano de ensino. Definição de variáveis aleatória. Variáveis aleatórias discretas. Função massa de probabilidade (PMF). [O]. Yates, Sec. 2.2, 2.1
2 15/08 Propriedades da PMF. Algumas distribuições de probabilidade discretas. [O]. Yates, Sec. 2.3
3 19/08 Variáveis aleatórias contínuas. Yates, Sec. 3.2, 3.4.
4 26/08 [O]. Função de distribuição acumulada (CDF). Yates, Sec. 2.4, 3.1.
5 29/08 PDF para variáveis aleatórias discretas. Variáveis aleatórias mistas. [O]. Yates, Sec. 3.6.
6 02/09 PDF conjunta e marginal. CDF conjunta e marginal. Yates, Sec. 4.1 a 4.5.
7 09/09 PDF condicional. [O]. Variáveis aleatórias independentes. Yates, Sec. 2.9, 3.8, 4.8 a 4.10.
8 12/09 Propriedades do valor esperado. Média, variância, desvio padrão. Yates, Sec. 2.5, 2.7, 2.8, 3.3.
9 16/09 Covariância e correlação. [O]. Yates, Sec. 4.7.
10 23/09 Variáveis aleatórias descorrelacionadas. Independência vs descorrelação. Coeficiente de Pearson. Yates, Sec. 4.7.
11 27/09 Vetores aleatórios. Vetor média e matriz covariância. Yates, Sec. 5.1, 5.2, 5.6.
12 30/09 Vetores aleatórios gaussianos. Definição. PDF conjunta. Exemplos [1]. Yates, Sec. 3.5, 5.7. Albuquerque, Cap. 6.
13 07/10 Prova #1.1.
14 10/10 Correção da Prova #1.1.
15 14/10 Exemplos [2]. Independência vs descorrelação para variáveis aleatórias conjuntamente gaussianas. Albuquerque, Cap. 6.
16 21/10 Participação na MCC.
17 22/10 Processos estocásticos contínuos e discretos. Especificação de processos estocásticos. Yates, Sec. 10.1, 10.2.
18 24/10 Função média, função autocorrelação e função autocovariância. Exemplos [1]. Yates, Sec. 10.8.
19 04/11 Exemplos [2]. Yates, Sec. 10.8.
20 09/11 Estacionariedade. Estacionariedade no sentido estrito. Estacionariedade no sentido amplo. Yates, Sec. 10.9, 10.10.
21 11/11 Sem aula devido à greve dos ônibus.
22 18/11 Prova #1.2.
23 21/11 Processos ESA. Yates, Sec. 11.5.
24 25/11 Sem aula devido ao Movimento de Ocupação.
25 26/11 Resposta de sistemas lineares a entradas aleatórias. Yates, Sec. 11.8. Albuquerque, Sec. 7.10.
26 02/12 Processos estocásticos gaussianos. Yates, Sec. 10.12, Albuquerque, Sec. 7.11.
27 05/12 Cadeias de Markov. Introdução. Definição. Yates, Sec. 12.1 a 12.3. Grinstead, Sec. 11.1, 11.2.
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